得益于算法、算力和数据这三驾马车，人工智能在2006年后获得了巨大的发展。近日，来自谷歌的研究员在一篇题为“Everyone wants to do the model work, not the data work”的论文中指出：数据质量在AI中起到的作用正在被低估，数据质量在高风险AI应用中十分重要，尤其是对癌症检测、野生生物偷猎等下游任务中巨大。

论文链接：https://storage.googleapis.com/pub-tools-public-publication-data/pdf/0d556e45afc54afeb2eb6b51a9bc1827b9961ff4.pdf

上述结果是谷歌研究员通过与印度、东非和西非国家以及美国的53位AI从业者进行对话得来。研究员表示，这份访谈报告为“低估数据质量在AI模型中的作用”提供了经验证据。此外，报告还得出了另一个有趣的结论：每个人都想做模型工作，而不是数据工作，许多从业者将数据工作描述为“耗时且无法追溯的工作”。

为了更清楚的说明问题，研究员还定义了数据库级联（data cascades）这一概念，即因数据问题产生负面和下游影响的复合事件，且数据级联有不透明、触发者、负面影响等特点。

感兴趣的可以继续戳原文。

内容中包含的图片若涉及版权问题，请及时与我们联系删除